大數據背景下跨境電子商務(wù)信用評價(jià)體系構建論文

　　隨著(zhù)“互聯(lián)網(wǎng)+”趨勢的影響，我國的跨境電商迅速發(fā)展，成為“中國制造”的重要輸出口。據中國電子商務(wù)報告的調查顯示，在2015年中，我國的電子商務(wù)平臺的總消費額度達到7.65萬(wàn)億元，跨境電子商務(wù)交易在其中占據了2萬(wàn)億元的交易份額，與同期相比增加了42%的幅度，占據進(jìn)出口總額度中的17%。據中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)站發(fā)布的前景分報告中顯示，在未來(lái)的幾年我國跨境電商達成的交易數量與規模會(huì )不斷攀升，成為增長(cháng)速度最快的進(jìn)出口貿易領(lǐng)域。但是，在跨境電商發(fā)展的過(guò)程中，也遇到了眾多的攔路虎。其中，信用問(wèn)題一直是困擾電子商務(wù)發(fā)展的重要難題之一。電子商務(wù)相較于傳統的貿易交易模式具有信息不對稱(chēng)的現象，并且跨境交易中的買(mǎi)賣(mài)雙方處在不同的國家與地區，賣(mài)家與買(mǎi)家之間很難摸清對方的可靠程度，導致交易過(guò)程中存在一定風(fēng)險。信用缺失會(huì )導致一些列的道德成本與逆向選擇，增加了交易成本與風(fēng)險，大數據的引用為跨境電商的金融服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)策略、戰略選擇等帶來(lái)巨大變革，同時(shí)也為征信系統注入了新的思路，使原來(lái)混亂龐雜的數據，可以依據科學(xué)的挖掘、整合、匹配轉變?yōu)楦咝�與準確的信用數據。

　　一、基于大數據的指標確定原則

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　　跨境電商交易雙方來(lái)自不同的國家，每個(gè)國家設立的隱私保護法規不盡相同。關(guān)于隱私保護的法規，歐盟制定了《歐盟數據保護指令》，美國在1995年頒布了《安全港協(xié)定》，英國政府在1998年出臺了《數據保護法》案，但是中國在隱私保護法規的建設方面還處在起步階段。大數據征信要保征得到授權后進(jìn)行使用、收集，避免產(chǎn)生不必要的糾紛[1]。

　�。ǘ�）完整性

　　大數據征信有助于指標體系的構建，使征信信息真實(shí)可靠。但是，在數據征信過(guò)程中卻難免面臨信用孤島的問(wèn)題，在跨境電商中尤為凸顯。外部信息孤立化、內部信息碎片化，缺乏統一的執行標準，信息不能聯(lián)接融合，為數據征信工作帶來(lái)較大難度。需要在征信工作中加強頂層設計，進(jìn)行系統信息梳理工作，通過(guò)交換合作的方式進(jìn)行信息挖掘。

　�。ㄈ�）有效性

　　指標有效性建立在數據有效性的基礎之上。大數據不是指大量的數據，大量的數據也并不一定能產(chǎn)生有效的價(jià)值。在挖掘電商信用原始數據時(shí)，注重信息的挖掘方向與數據清洗工作，注重找到征信中的“定海神針”即可，降低盲目尋找的征信模式。

　　二、基于大數據的指標體系構建

　�。ㄒ唬┑谌�方數據下的指標

　　第三方數據的主要來(lái)源是質(zhì)檢、工商與稅務(wù)、銀行、跨境電商網(wǎng)絡(luò )平臺等渠道，屬于傳統的靜態(tài)數據。第三方數據的獲取模式往往需要通過(guò)公開(kāi)或者合作進(jìn)行交換。從政府部門(mén)可以獲取跨境電商的資質(zhì)認證指標；通過(guò)企業(yè)內部與第三方可以獲取電商的財務(wù)指標，這種經(jīng)典的指標在征信系統中有較強的說(shuō)服力。通過(guò)跨境電商與銀行或網(wǎng)絡(luò )金融機構之間的產(chǎn)生的借貸記錄可以反映電商的信用指標。

　�。ǘ�）電商平臺交易數據下的指標

　　電商網(wǎng)絡(luò )平臺交易中產(chǎn)生的數據屬于動(dòng)態(tài)數據，可利用大數據技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監測。產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量是組成電商征信的重要指標，其中與產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的是合格率、退貨率問(wèn)題；與服務(wù)質(zhì)量相關(guān)的是服務(wù)態(tài)度、物流速度等問(wèn)題。用戶(hù)對交易的評價(jià)可以在網(wǎng)站上進(jìn)行展示，供預購買(mǎi)者進(jìn)行參考。一般情況下，信用良好的電商企業(yè)，會(huì )積累一定的忠誠顧客，在一定時(shí)間內會(huì )形成與吸引一定規模的交易量，從交易規模中也可以直觀(guān)看出電商的信用指標。

　�。ㄈ�）網(wǎng)絡(luò )軌跡數據下的指標

　　社交網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)成為現今高覆蓋率、高傳播率的、高商業(yè)價(jià)值的網(wǎng)絡(luò )平臺，可以傳輸動(dòng)態(tài)非傳統數據，實(shí)現網(wǎng)絡(luò )價(jià)值均衡分配效果。社交網(wǎng)絡(luò )是用戶(hù)表達觀(guān)點(diǎn)、抒發(fā)情緒的重要渠道，所以，可以在其中發(fā)現與跨境電商交易的信息與評價(jià)，可以利用大數據算法，提取其中的關(guān)鍵字、視頻與音頻，帶入到評價(jià)模型中進(jìn)行計算，分析客戶(hù)的滿(mǎn)意度，總結商家的征信指標。

　　三、基于大數據指標權重確定方法

　　在計算指標權重中，層次分析法是使用最為廣泛的一種方式。層次分析方法是一種能有效對多準則、多目標進(jìn)行分析的工具，是幫助決策者將復雜數據模型化的有力手段。層次分析手段將定量指標與定性指標進(jìn)行有機結合，結合數理統計與德?tīng)柗品ǖ目茖W(xué)性，具有方法簡(jiǎn)單、思路清晰、系統性強的顯著(zhù)特點(diǎn)。其主要構建步驟包括構建兩兩比較檢驗一致性與梯階層次結構模型。

　　四、基于大數據的信用評價(jià)模型

　�。ㄒ唬┰u價(jià)模型與大數據特征匹配

　　大數據具有多樣性、大容量、價(jià)值性、高速性等特征。數據的大容量特點(diǎn)對評價(jià)模型提出可伸縮的要求；大數據的多樣性要求評級模型要能駕馭處理多種類(lèi)型的復雜數據；數據的高速性要求評價(jià)模型要具備較快速的數據處理能力；大數據的價(jià)值性要求評價(jià)模型在數據不完整、不準確的情況下可以進(jìn)行高價(jià)值的預測與評價(jià)。

　�。ǘ�）評價(jià)模型要與跨境電商的實(shí)際情況相符

　　跨境電商的交易活動(dòng)隸屬于不同的國家，具有交易時(shí)間長(cháng)、交易步驟多、交易行為與心理不確定的特征，大大提高了交易數據的異質(zhì)與容量，增加收集難度，使數據指標容易出現噪音、異質(zhì)、高容量的特征，評價(jià)模型只有高度匹配這些數據才能充分發(fā)揮效果。目前，比較前沿的信用評價(jià)方法有盲數評價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊綜合評價(jià)法、支持向量機等方法。在這四種模型中，最有發(fā)展長(cháng)景、最受各界關(guān)注的是盲數評價(jià)法。盲數評價(jià)法目前主要應用于礦業(yè)、電力以及建筑，在征信評價(jià)中還處在摸索階段。信息數據在客觀(guān)上往往具有復雜的特征與不確定性，而盲數在面對這種干擾因素時(shí)往往具有其他模式不具備的優(yōu)勢，學(xué)者們也在不斷對盲數算法進(jìn)行提升與改進(jìn)，克服盲數在運算中計算量增加過(guò)于迅速的缺點(diǎn)，王磊等人創(chuàng )建了先合并在將區間相交的算法，再將小可信度區間合并達到降階目的。

　　跨境是一種有著(zhù)長(cháng)足發(fā)展的貿易模式，但是由于其具有特殊的交易屬性，導致交易存在大量的不確定性與征信系統漏洞，為了維持跨境電商的有效運營(yíng)，需要運用大數據構建跨境電商的征信系統、通過(guò)模糊層次分析方法為征信指標賦予權重。在此基礎之上，創(chuàng )建評價(jià)模型，全面、完整動(dòng)態(tài)的勾勒出電商的信用指標，促進(jìn)跨境電商可持續發(fā)展。

　　參考文獻

　　[1]劉章發(fā).大數據背景下跨境電子商務(wù)信用評價(jià)體系構建[J].中國流通經(jīng)濟，2016，06：58-64.

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